news 2026/4/18 9:34:40

动态规划入门

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张小明

前端开发工程师

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动态规划入门

动态规划入门


文章目录

      • 动态规划入门
        • 动态规划的概念
        • dp的重点
        • 必须存在 “重叠子问题”
        • 必须满足 “最优子结构”
        • 状态定义与状态转移方程
        • 例子
        • 动态规划的解题步骤
        • 例题

动态规划的概念

动态规划(Dynamic Programming,DP):是一种求解多阶段决策过程最优化问题的方法。在动态规划中,通过把原问题分解为相对简单的子问题,先求解子问题,再由子问题的解而得到原问题的解。

动态规划是一种解决多阶段决策最优化问题的算法思想,核心逻辑是:将复杂问题分解为若干个重叠的子问题,通过存储子问题的最优解,避免重复计算,最终推导出原问题的最优解。


dp的重点

其中的一些要点:


例子

假设你是商店收银员,现在需要给顾客找5 元零钱,手头的硬币面值只有三种:1元、2元、5元(硬币数量无限)。

要求:用最少的硬币数凑出 5 元,怎么凑?

我们用dp[i]表示:凑出 i 元零钱需要的最少硬币数

比如:dp[1] = 凑 1 元需要的最少硬币数;

对于每个金额i(从 1 到 5),我们可以尝试用每一种硬币面值coin(1、2、5):


动态规划的解题步骤
  1. 定义状态:明确 dp [i](或 dp [i][j]、dp [i][j][k])代表什么,必须具体、无歧义;
  2. 确定边界条件:初始化最小子问题的解(如 dp [0]、dp [1]),避免递推时数组越界或逻辑错误;
  3. 推导状态转移方程:核心步骤,找到 “当前状态” 与 “前序状态” 的关系;
  4. 计算最终结果:通过迭代(推荐)或递归 + 记忆化,从边界条件递推到原问题的解。

例题

力扣983.最低票价

在一个火车旅行很受欢迎的国度,你提前一年计划了一些火车旅行。在接下来的一年里,你要旅行的日子将以一个名为days的数组给出。每一项是一个从1365的整数。

火车票有三种不同的销售方式

通行证允许数天无限制的旅行。 例如,如果我们在第2天获得一张为期 7 天的通行证,那么我们可以连着旅行 7 天:第2天、第3天、第4天、第5天、第6天、第7天和第8天。

返回你想要完成在给定的列表days中列出的每一天的旅行所需要的最低消费

intdata[3]={1,7,30};intmincostTickets(int*days,intdaysSize,int*costs,intcostsSize){int*dp=(int*)malloc((daysSize+1)*sizeof(int));for(inti=0;i<daysSize;i++){dp[i]=9999;}dp[daysSize]=0;for(inti=daysSize-1;i>=0;i--){for(intk=0;k<3;k++){intj=i;while(j<daysSize&&data[k]+days[i]>days[j]){j++;}inttemp=costs[k]+dp[j];if(temp<dp[i]){dp[i]=temp;}}}returndp[0];}

力扣42.接雨水

给定n个非负整数表示每个宽度为1的柱子的高度图,计算按此排列的柱子,下雨之后能接多少雨水。

intmax(inta,intb){returna>=b?a:b;}intmin(inta,intb){returna>=b?b:a;}inttrap(int*height,intheightSize){if(heightSize<=2){return0;}intl[heightSize],r[heightSize];l[0]=height[0];for(inti=1;i<heightSize;i++){l[i]=max(l[i-1],height[i]);}r[heightSize-1]=height[heightSize-1];for(inti=heightSize-2;i>=0;i--){r[i]=max(r[i+1],height[i]);}intans=0;for(inti=1;i<heightSize-1;i++){ans+=max(0,min(l[i-1],r[i+1])-height[i]);}returnans;}
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